a16z: Từ bỏ mô hình tăng trưởng Web2, các dự án tiền mã hóa cần những chỉ số mới nào?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
a16z: Từ bỏ mô hình tăng trưởng Web2, các dự án tiền mã hóa cần những chỉ số mới nào?
Chiến lược tăng trưởng tiền mã hóa tốt nhất là sự cân bằng giữa dữ liệu và trực giác.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả:Maggie Hsu
Dịch: TechFlow
Làm thế nào để bạn đánh giá sự thành công và tăng trưởng của một giao thức hoặc sản phẩm mã hóa? Trong Web2, các nhà tiếp thị có nhiều chiến lược đo lường thành công. Còn trong lĩnh vực mã hóa, đặc biệt là ở các lớp L1, L2 và giao thức, chiến lược tiếp thị vẫn đang được xây dựng. Một số chỉ số chưa khả dụng, một số ít quan trọng hơn, và rất nhiều cần được suy nghĩ lại theo bối cảnh blockchain.
Tôi đã trao đổi với nhiều người phụ trách tăng trưởng và tiếp thị, mỗi người đều có bảng điều khiển riêng, điều này hoàn toàn bình thường vì định nghĩa về tăng trưởng đối với L1 hay L2 sẽ khác so với giao thức DeFi, ví hay trò chơi. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về những khác biệt này:
Tăng trưởng của L1 và L2 gắn liền mật thiết với cộng đồng người dùng và nhà phát triển. Chúng ta có thể đo lường thành công bằng cách xem xét địa chỉ hoạt động hàng tháng (MAA) và số lượng ứng dụng được xây dựng trên nền tảng đó. Việc MAA tăng nhưng số lượng ứng dụng không tăng tương ứng có thể chỉ đơn giản là do tồn tại một vài ứng dụng nổi bật hoặc ứng dụng rác; lý tưởng nhất là cả hai yếu tố này nên tăng đồng bộ. Trong trường hợp này, vai trò của Giám đốc Tiếp thị (CMO), ngoài việc quảng bá chính giao thức, giống như một cỗ máy tiếp thị cho cộng đồng.
Các chỉ số cơ bản về tăng trưởng của giao thức gồm số lượng người dùng, khối lượng giao dịch và giá trị khóa tổng cộng (Total Value Locked - TVL)——tổng giá trị tài sản gửi vào hợp đồng thông minh của giao thức, hoặc giá trị bảo đảm tổng cộng (Total Value Secured - TVS)——tổng giá trị tài sản được giao thức bảo đảm. Mặc dù TVL là một chỉ số gây tranh cãi, nhưng khi kết hợp với các chỉ số khác được thảo luận dưới đây, chúng ta có thể hình dung rõ hơn về mức độ tăng trưởng của giao thức. Một nhà sáng lập chia sẻ rằng họ còn tính toán "chi phí vốn" của "TVL hoạt động", tức là tỷ lệ giữa phần thưởng mà họ phải chi ra để đạt được một mức TVL nhất định so với doanh thu hoặc TVL tạo ra từ đó.
Tăng trưởng của hạ tầng và các phần mềm dạng dịch vụ (SaaS) thường liên quan đến sự tăng trưởng của từng sản phẩm riêng lẻ. Ví dụ, nền tảng dành cho nhà phát triển Alchemy tập trung vào tăng trưởng khách hàng và doanh thu theo từng dòng sản phẩm, điều này tương tự như những gì ta thấy ở các công ty SaaS truyền thống. Cụ thể hơn, doanh thu định kỳ theo tỷ lệ giữ chân khách hàng hiện tại hoặc tỷ lệ giữ chân doanh thu tổng (GRR) cho thấy sản phẩm có tính gắn kết và cơ sở khách hàng ổn định, điều này cực kỳ quan trọng để đo lường doanh thu định kỳ. Tỷ lệ giữ chân doanh thu ròng (NRR) cũng tính đến việc bán thêm và phản ánh khả năng gia tăng doanh thu từ nhóm khách hàng hiện có.
Tăng trưởng của ví và trò chơi cũng mang dáng dấp truyền thống hơn (tương tự ví dụ SaaS ở trên). Nhưng ở đây, trọng tâm là sử dụng các chỉ số sau để đo lường mức độ sử dụng tổng thể và doanh thu:
-
Địa chỉ hoạt động hàng ngày (DAA): số lượng địa chỉ duy nhất hoạt động mỗi ngày trên mạng
-
Số người dùng giao dịch hàng ngày (DTU): số lượng địa chỉ duy nhất thực hiện giao dịch tạo doanh thu trên mạng (tập con của DAA)
-
Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU): doanh thu tạo ra từ người dùng hoặc khách hàng trong một khoảng thời gian xác định
Tuy nhiên, nếu liên quan đến token, thì giá token và sự phân bổ người nắm giữ sẽ trở thành yếu tố ảnh hưởng, nhưng ngay cả những chỉ số này cũng phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Ví dụ, bạn muốn có nhiều người nắm giữ nhỏ lẻ hay một vài cá voi lớn? Điều này tùy thuộc vào loại hình, giai đoạn và chiến lược sản phẩm/dịch vụ của bạn, bạn cần chọn các chỉ số phù hợp.
Vậy làm thế nào để xây dựng bảng điều khiển chỉ số riêng cho công ty? Dưới đây là một số gợi ý về các chỉ số tiềm năng, kèm theo vị trí của chúng trong phễu tiếp thị để cung cấp thêm nhận định. Tuy nhiên, cuối cùng bạn cần quyết định nên đo lường cái gì, cách cân nhắc tầm quan trọng của từng chỉ số, và hành động dựa trên dữ liệu như thế nào...
Các chỉ số cốt lõi: Điều gì mới thực sự quan trọng?
Những chỉ số như chi phí chiếm lĩnh khách hàng (Customer Acquisition Cost - CAC), giá trị vòng đời khách hàng (Lifetime Value - LTV) và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (Average Revenue Per User - ARPU) là nền tảng để hiểu thành công và hiệu quả của các nỗ lực chiếm lĩnh khách hàng (chúng tôi sẽ định nghĩa các chỉ số này bên dưới).
Mặc dù những khái niệm này đã được công nhận rộng rãi trong SaaS truyền thống, nhưng trong lĩnh vực mã hóa cần điều chỉnh một chút vì ở đây “khách hàng” thường là “ví”, và hình thức tạo giá trị cũng khác biệt. Chúng tôi sẽ định nghĩa lại các chỉ số này bên dưới và khám phá những sắc thái độc đáo của chúng trong bối cảnh mã hóa.
Chi phí chiếm lĩnh khách hàng (CAC)
Chi phí chiếm lĩnh khách hàng (CAC) là tổng chi phí để có được một khách hàng, có thể được đo lường theo nhiều cách khác nhau:
-
Xét về mặt tổng thể, CAC hỗn hợp được tính bằng cách lấy tổng chi phí chiếm lĩnh khách hàng chia cho tổng số khách hàng mới. Nó cho bạn biết giá trung bình bạn trả cho mỗi khách hàng mới trên tất cả các kênh——không chỉ bao gồm chi phí trực tiếp mà còn cả chi phí tăng trưởng tự nhiên (điều này khiến bạn khó xác định chiến lược tăng trưởng cụ thể nào đang thúc đẩy hiệu suất).
-
Mặt khác, CAC trả phí chỉ tập trung vào khách hàng đạt được qua tiếp thị trả phí. Nhiều đội ngũ “thả nổi” ngân sách tiếp thị trả phí mà không đo lường hiệu quả. CAC trả phí phản ánh chi phí để có được những khách hàng này, và liệu các chiến dịch tiếp thị cụ thể có thực sự hiệu quả hay không. Trong lĩnh vực tiền mã hóa, việc đo lường điều này đặc biệt quan trọng vì từ sớm chúng tôi đã thấy nhiều đội ngũ bị phân tâm bởi các phần thưởng trả phí thay vì tập trung vào sản phẩm thực sự của mình.
Thế nào là “chi phí”? Khi tính CAC, chi phí có thể bao gồm chi phí quảng cáo, tài trợ, phát triển vật phẩm tiếp thị, phần thưởng nhiệm vụ bằng token (trên các nền tảng như Galaxe, Layer3 hoặc Coinbase Quests) và airdrop tới các ví mục tiêu.
Ai là “khách hàng”? Trong trường hợp này, “khách hàng” có thể là “người dùng” hoặc “nhà phát triển”; ví dụ, một ví mới hoàn toàn thực hiện giao dịch trên một giao thức có thể được coi là khách hàng của giao thức đó.
Giá trị vòng đời (LTV) và Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU)
Giá trị vòng đời (LTV) biểu thị giá trị hiện tại của lợi nhuận ròng tương lai mà một khách hàng tạo ra trong suốt mối quan hệ với doanh nghiệp. Về bản chất, LTV đo lường mức độ hoàn trả của khách hàng sau khi trở thành khách hàng, bao gồm số tiền họ chi tiêu trên sản phẩm.
LTV bản thân nó là một khái niệm và phép tính phức tạp. Trong lĩnh vực tiền mã hóa, khái niệm này không phải lúc nào cũng dịch trực tiếp được, vì “người dùng” không phải lúc nào cũng giống “khách hàng” theo nghĩa truyền thống. Ví dụ, họ có thể là ví ẩn danh, một người có thể sở hữu nhiều ví khác nhau. Vì vậy, LTV có thể phản ánh đóng góp của một ví riêng lẻ vào Tổng Giá trị Khóa (TVL)——giá trị bằng USD của tổng tài sản được gửi vào hợp đồng thông minh của giao thức, như chúng tôi đã giới thiệu ở trên.
Đối với các giao thức DeFi, TVL có thể cung cấp bức tranh “tổng tài sản hiện tại”, còn LTV giúp trả lời câu hỏi “giá trị của một ví cụ thể đối với giao thức trong suốt vòng đời của nó”.
Tỷ lệ LTV : CAC
Giá trị vòng đời khách hàng (LTV) thường được dùng để đánh giá chi phí ban đầu để chiếm lĩnh khách hàng (CAC) so với “giá trị” mà khách hàng đó mang lại trong tương lai. Tỷ lệ LTV:CAC bằng cách so sánh giá trị mà khách hàng mang lại với chi phí để có được họ, từ đó phản ánh hiệu quả chi phí khi thu hút khách hàng mới.
Đối với các sản phẩm SaaS truyền thống, tỷ lệ 3:1 được coi là hợp lý, vì điều đó có nghĩa là bạn tạo ra giá trị gấp ba lần chi phí chiếm lĩnh khách hàng, phần lợi nhuận còn lại có thể tái đầu tư vào tăng trưởng. Trong lĩnh vực tiền mã hóa, chúng ta chưa thiết lập được chuẩn mực như vậy.
Trong tiền mã hóa, khi đánh giá tỷ lệ LTV:CAC, cần tính đến các động lực chiếm lĩnh khác như airdrop hoặc điểm thưởng, vì chúng có thể làm sai lệch chỉ số. Lý tưởng nhất, các động lực này nên giúp thu hút người dùng trải nghiệm sản phẩm và làm quen, nhưng khi người dùng thực sự thích sản phẩm, thì ngay cả khi không có động lực, sản phẩm vẫn tiếp tục tăng trưởng——trong trường hợp này, CAC giảm và LTV tăng, cải thiện tỷ lệ LTV:CAC.
Dưới đây là tóm tắt ngắn gọn về các chỉ số then chốt được nêu trong bài viết và cách suy nghĩ về chúng trong bối cảnh mã hóa:
Tổng hợp lại, các chỉ số này tạo thành nền tảng để đo lường hiệu quả của các hoạt động tiếp thị tăng trưởng trong các giai đoạn khác nhau của phễu tiếp thị, đồng thời tính đến chi phí của những nỗ lực đó.
Phân tích phễu tăng trưởng trong lĩnh vực mã hóa
Sau khi xác định các chỉ số cốt lõi, bước tiếp theo là ánh xạ chúng lên phễu tiếp thị từ trên xuống dưới. Cần lưu ý rằng mặc dù phễu tiếp thị tăng trưởng trong mã hóa có khác biệt so với phễu Web2 truyền thống, nhưng sự khác biệt chủ yếu nằm ở các chiến lược tiếp thị đặc thù, hành vi và cơ hội riêng biệt ở từng giai đoạn, chẳng hạn như hành vi trên chuỗi, động lực bằng token và động lực do cộng đồng dẫn dắt.
Tiếp theo, chúng ta sẽ lần lượt đi qua từng giai đoạn của phễu, phân tích các chiến lược và tiêu chí đo lường then chốt, cũng như điểm khác biệt so với Web2...
Biết đến/Tạo khách hàng tiềm năng
Bất kể kênh truyền thống hay mã hóa, giai đoạn đầu tiên của phễu tiếp thị luôn là nâng cao nhận thức thương hiệu. Ngay cả trong lĩnh vực mã hóa, nâng cao nhận thức thương hiệu cũng là điều kiện tiên quyết cho mọi thứ tiếp theo.
Ở giai đoạn này, bạn cũng bắt đầu đo lường Chi phí chiếm lĩnh khách hàng (CAC). “Phạm vi tiếp cận” (Reach - số lượng cá thể độc lập nhìn thấy nội dung của bạn) cũng nên là một chỉ số cốt lõi. Reach đặc biệt quan trọng khi đánh giá thành công của các kênh tiếp thị đại chúng như tin tức, truyền thông và quan hệ công chúng. Thách thức ở giai đoạn này là phân biệt giữa đỉnh chú ý ngắn hạn và sự quan tâm thực sự “gắn kết”: người dùng chỉ tò mò hay thực sự quan tâm đến việc sử dụng sản phẩm?
Ngoài các chỉ số chiếm lĩnh cốt lõi, các kênh bạn dùng để tìm kiếm người dùng mới đều có ưu điểm, rủi ro và sắc thái riêng biệt trong lĩnh vực mã hóa:
Người có ảnh hưởng (KOL) và influencer
Việc trả tiền cho các influencer hoặc KOL ngẫu nhiên có lượng người theo dõi lớn dường như là phương pháp đáng tin cậy để nâng cao nhận thức, nhưng cách này thường không tạo ra sự tham gia ý nghĩa, đặc biệt khi influencer không có mối liên hệ thật sự với dự án, đối tượng của họ cũng sẽ không đồng cảm.
Tuy nhiên, hợp tác với các influencer phù hợp với triết lý dự án là có giá trị, họ có thể chia sẻ sự hào hứng một cách đáng tin cậy. Có thể cân nhắc “influencer vi mô” (Micro-Influencers), tức là những tiếng nói chuyên biệt, có đối tượng rõ ràng và được tin tưởng; hoặc thậm chí là influencer nội bộ, ví dụ như chuyên gia trong đội ngũ, người đã xây dựng ảnh hưởng cá nhân mạnh mẽ. Claire Kart, Giám đốc Tiếp thị của Aztec – công ty L2 tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư – là một ví dụ điển hình, bà không chỉ là influencer nội bộ mà còn tích cực tìm kiếm các influencer mới nổi, thiết lập mối liên hệ hữu cơ và đưa họ vào hệ sinh thái Aztec.
Quảng cáo
Trong lĩnh vực mã hóa, quảng cáo đối mặt với nhiều thách thức. Ví dụ, do các chính sách về quảng cáo mã hóa mơ hồ và thay đổi liên tục, nhiều công ty mã hóa không thể chạy chiến dịch trên các nền tảng truyền thống như Google hay Meta. Ngoài ra, cộng đồng mã hóa cũng cảnh giác với quảng cáo truyền thống, vì định dạng tương tự đôi khi bị kẻ lừa đảo sử dụng để dẫn người dùng đến các trang web độc hại.
Các chuyên viên tiếp thị mã hóa đạt thành công nhiều hơn khi quảng bá ứng dụng cụ thể trên X (trước đây là Twitter), LinkedIn, Reddit, TikTok hoặc Apple App Store. Họ cũng có thể cân nhắc các giải pháp thay thế như quảng cáo trình duyệt Brave, quảng cáo trong ứng dụng Spindl trên Coinbase/Base, hoặc MiniApps và bài đăng tài trợ trên Farcaster, thậm chí tối ưu hóa cho lời nhắc và tích hợp vào câu trả lời tìm kiếm AI.
Chương trình giới thiệu và tiếp thị liên kết
Ý tưởng đằng sau chương trình giới thiệu giống như tiếp thị truyền thống: bạn nhận phần thưởng khi người khác đăng ký qua giới thiệu của bạn. Điểm khác biệt trong mã hóa là phần thưởng có thể được gửi ngay lập tức và xác minh trực tiếp trên chuỗi, nhờ đó đồng bộ hóa động lực và làm quy trình trơn tru hơn. Các dự án như Blackbird cho thấy giới thiệu trên chuỗi có thể phát triển thành hiệu ứng mạng lưới phức hợp thông qua các chương trình trung thành liên tục và tham gia cộng đồng, chứ không chỉ là hoạt động chiếm lĩnh khách hàng một lần.
Truyền miệng là một trong những động lực tăng trưởng mạnh mẽ nhất trong lĩnh vực mã hóa: đối với sản phẩm hướng người tiêu dùng, việc áp dụng thường do giới thiệu thúc đẩy, người dùng giới thiệu sản phẩm cho người khác vì họ thích trải nghiệm và nhận ra giá trị. Đối với các dự án hạ tầng, giới thiệu thường xuất phát từ khách hàng và nhà phát triển hiện tại.
Đo lường tăng trưởng do truyền miệng có thể đơn giản bằng cách theo dõi Chỉ số Người giới thiệu ròng (Net Promoter Score - NPS) hoặc khảo sát trực tiếp người dùng mới sau khi đăng ký hoặc hoàn thành hướng dẫn để biết họ có được giới thiệu không và ai là người giới thiệu.
Theo nghĩa này, giới thiệu giống như một phễu tiếp thị ngược, từ dưới lên: người dùng không chỉ dừng lại ở chuyển đổi mà còn đưa người tiềm năng mới quay lại đỉnh phễu. Người dùng đầu tiên trở thành người vận động, kéo thêm người vào mạng lưới (và có thể nhận phần thưởng cho đóng góp), từ đó thúc đẩy bánh xe tăng trưởng liên tục quay.
Lưu ý về độ chính xác: Đo lường chính xác sự tăng trưởng của người dùng/thực so với bot là vấn đề mà mọi ngành đều đối mặt, đặc biệt trong lĩnh vực mạng xã hội. Mã hóa có một số nguyên thủy định danh đặc thù có thể sử dụng, ví dụ như xác minh “Bằng chứng là người thật” qua World ID, hoặc xác minh danh tính qua chứng minh kiến thức không (zero-knowledge proof) (qua zkPassport), những nguyên thủy này có thể phân biệt người dùng thật với bot hoặc người dùng farm airdrop. Các đội tăng trưởng không chỉ có thể dùng những nguyên thủy này để xây dựng khả năng chống Sybil cho các cơ chế tăng trưởng cộng đồng như airdrop, mà còn hiểu rõ hơn về người dùng thực tế và hỗ trợ lập kế hoạch tỷ lệ giữ chân sản phẩm.
Sức mạnh của mạng lưới đang phát triển
Cuối cùng, một trong những động lực tăng trưởng độc đáo của mã hóa là token, thường là cách tốt nhất để thu hút người dùng, nhà phát triển và thanh khoản vào các thị trường vốn trước đây khó vượt qua vấn đề khởi động lạnh. Tuy nhiên, điều này không phải chỉ vì đầu cơ: quan trọng hơn, khi giá token tăng, nó có thể thu hút những người dùng mới muốn tham gia vào một phong trào hoặc điều gì đó đang phát triển. Nhà phát triển cũng để ý, vì giá tăng có thể cho thấy có cộng đồng hoạt động và nhu cầu thực tế, làm cho nền tảng hấp dẫn hơn.
Cân nhắc/Quan tâm
Giai đoạn tiếp theo của phễu tiếp thị truyền thống là cân nhắc, khi khách hàng tiềm năng tích cực quan tâm đến sản phẩm, đánh giá và so sánh với các sản phẩm khác.
Trong mã hóa, điều này đặc biệt quan trọng vì mỗi quyết định——từ mua token đến đặt hàng ví phần cứng——thường đòi hỏi lượng lớn giáo dục, vì mã hóa vẫn là ngành tương đối mới (và thường rất phức tạp) đối với người dùng và nhà phát triển. Cung cấp thông tin phù hợp giúp người dùng ra quyết định và cân nhắc các sản phẩm hoặc nền tảng cạnh tranh sẽ tạo ra tác động lớn. Chính vì vậy, nhiều công ty như Coinbase và Alchemy đã đầu tư vào nội dung giáo dục dành cho người tiêu dùng và nhà phát triển.
Nội dung giáo dục hiệu quả không chỉ đơn thuần liệt kê chức năng và lợi ích sản phẩm, mà còn giải thích cách sản phẩm hoạt động (ví dụ: bảo mật, quản lý, quản trị cộng đồng và kho bạc, mô hình kinh tế token...). Nhà phát triển có thể cần tài liệu kỹ thuật sâu và hướng dẫn, trong khi người tiêu dùng thường cần nội dung giải thích (ví dụ: trước khi chuyển tiền thật giữa các ví hoặc blockchain).
Giáo dục người dùng qua email trong các quy trình then chốt (ví dụ: đăng ký sản phẩm hoặc mua hàng), các gợi ý trong sản phẩm và tooltip, hướng dẫn tương tác, cũng như thử nghiệm sản phẩm hoặc thiết lập “testnet” trước khi cam kết chuyển tài sản để demo và trải nghiệm chức năng, đều là các công cụ tiêu chuẩn. Các công ty cũng bắt đầu tối ưu hóa nội dung giáo dục cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), để khi ai đó đặt câu hỏi, nội dung của công ty có thể được truy xuất.
Các đội thành công không chỉ đo lường sự quan tâm qua lượt click hay tải xuống, mà còn qua các hành động trung gian của người dùng (ví dụ: tham gia danh sách chờ ví hoặc nạp một khoản nhỏ để thử chức năng) nhằm chứng minh sự tin tưởng và ý định. Tuy nhiên, việc hiểu các nỗ lực này có thành công hay không phụ thuộc vào kênh lựa chọn, vì mỗi kênh đều có bộ chỉ số riêng. Nhưng cuối cùng, bạn cần ánh xạ các chỉ số này vào một dạng chuyển đổi nào đó, điều này chúng tôi sẽ trình bày bên dưới.
Chuyển đổi
Chuyển đổi là giai đoạn trong phễu tiếp thị mà người dùng hoàn thành hành vi mục tiêu. Ở giai đoạn này, người dùng đã được thu hút, tham gia và có thông tin, cuối cùng thực hiện hành động mà bạn mong muốn.
Là một chỉ số, “tỷ lệ chuyển đổi” là thuật ngữ mang tính tổng quát: trong tiếp thị truyền thống, nó có thể là số khách hàng mua sản phẩm, số người đăng ký demo hoặc yêu cầu trao đổi với đội bán hàng. Trong mã hóa, chuyển đổi cũng có thể bao gồm việc tải xuống ví, mua token, hoặc thậm chí triển khai mã trên nền tảng. Định nghĩa hình thức cụ thể của chuyển đổi phụ thuộc vào sản phẩm và mục tiêu, nhưng việc xác định rõ chỉ số chuyển đổi là rất quan trọng để lựa chọn phương pháp đo lường tốt nhất.
Theo dõi chuyển đổi qua kênh tiếp thị (ví dụ: lượng tải xuống ví từ sự kiện ngoại tuyến) là điều thiết yếu. Biết được nguồn nào thúc đẩy kết quả giúp đội ngũ tối ưu hóa phân bổ ngân sách, truyền thông điệp, v.v.
Đo lường chính xác chuyển đổi còn phụ thuộc vào cơ chế phân bổ, điều này trong mã hóa đặc biệt phức tạp, đặc biệt là hành trình người dùng giữa website truyền thống, mạng xã hội và hành vi trên chuỗi (ví dụ: hành vi từ off-chain sang on-chain hoặc ngược lại) khó theo dõi chính xác.
Các công cụ theo dõi web như Google Tag Manager có thể theo dõi chuyển đổi website, trong khi các công cụ mới cho người dùng ví (như Addressable) có thể thu hẹp khoảng cách giữa quảng cáo off-chain và hành vi on-chain, giúp đội ngũ theo dõi từ website hoặc quảng cáo Web2 đến hành vi trên chuỗi. Tuy nhiên, hành trình người dùng thường không tuyến tính, ví dụ: người dùng có thể xem bài đăng trên X trước, tham gia sự kiện ngoại tuyến, rồi mới thực hiện giao dịch đầu tiên.
Mặc dù việc theo dõi phân bổ trong mã hóa trước đây khá khó khăn, nhưng với sự cải tiến của các công cụ phân tích, các đội có thể hiểu rõ hơn về tăng trưởng. Dù nhiều người có nhiều ví, nhưng với sự tiến bộ trong phân tích, khả năng khớp nhiều ví với một người dùng cuối đã mạnh hơn, cho phép liên kết hành vi trên chuỗi với người dùng cụ thể. Khi các quy định về quyền riêng tư (như GDPR, giới hạn Cookie...) khiến việc phân bổ Web2 khó hơn, thì tính minh bạch của dữ liệu trên chuỗi lại mang lại lợi thế, đồng thời bảo vệ danh tính người dùng.
Tham gia sau chuyển đổi
Trong phễu tiếp thị truyền thống, giai đoạn tham gia/quan tâm thường đo lường tương tác sản phẩm trước khi mua. Những tương tác này là cách người dùng hiểu rõ hơn về sản phẩm và thương hiệu, đồng thời là giai đoạn then chốt để biến sự quan tâm ban đầu thành sự tham gia trung thành.
Trong phễu tiếp thị mã hóa, sự tham gia của người dùng sau chuyển đổi cũng quan trọng không kém, bao gồm hành vi trên và ngoài mạng, trên và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ giúp đội ngũ hiểu cách giữ chân người dùng mà còn hiểu cách duy trì sức khỏe tổng thể của cộng đồng, bất kể người dùng ở đâu.
Ví dụ, mức độ tham gia trực tuyến (chúng tôi cũng giới thiệu trong hướng dẫn về hiện diện xã hội) có thể bao gồm các chỉ số sau:
-
Mức độ tham gia trên Discord hoặc các diễn đàn/nền tảng trò chuyện khác
-
Hoạt động trên X (trước đây là Twitter)
-
Phân tích cảm xúc trên các kênh xã hội
-
Người dùng tham gia quản trị hoặc bỏ phiếu
Mặc dù nhiều chuyên viên tiếp thị mã hóa vẫn dựa vào các công cụ lắng nghe xã hội truyền thống, nhưng các phương pháp này cần được điều chỉnh cho lĩnh vực mã hóa. Ví dụ, theo dõi cảm xúc có thể định hướng để hiểu cảm nhận của cộng đồng về dự án, nhưng không nên là cơ sở duy nhất để ra quyết định. Theo dõi cảm xúc giúp đội ngũ nhận diện người đóng góp tích cực, influencer then chốt và đánh giá hiệu quả truyền thông điệp. Tuy nhiên, cộng đồng mã hóa phân tán trên nhiều nền tảng, chất lượng và độ sâu của chỉ số khác nhau, một số tài khoản hoạt động mạnh có thể tạo ảnh hưởng quá lớn, khiến dữ liệu nhiễu.
Ngoài các công cụ theo dõi cảm xúc, một số đội còn dùng các công cụ giám sát mạng xã hội khác (như Fedica) để theo dõi và thưởng cho sự tham gia của người dùng. Ví dụ: nhận diện những người khuếch đại nội dung, tạo meme, tham gia thảo luận hoặc tạo năng lượng cho cộng đồng. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các hoạt động có thưởng dễ bị thao túng: một số động lực có thể thu hút những người quan tâm đến phần thưởng hơn là dự án, về dài hạn có thể dẫn đến cộng đồng sôi nổi ngắn hạn nhưng thiếu bền vững.
Việc tiếp thị trong mã hóa vẫn có thể đạt được tăng trưởng hữu cơ ý nghĩa mà không cần thưởng hoặc trả phí. Ví dụ, thông qua chiến lược đan xen các loại nội dung khác nhau. Lớp thanh khoản stablecoin Eco đã áp dụng chiến lược nội dung hữu cơ dựa trên “nguyên tắc 4-1-1”: đăng 4 nội dung giáo dục về cơ hội thị trường của họ; 1 nội dung “bán hàng mềm” (ví dụ: xác nhận từ bên thứ ba); 1 nội dung “bán hàng cứng” (ví dụ: “Dùng sản phẩm của chúng tôi”), và lặp lại chu kỳ này mỗi vài giờ trong 7 ngày. Chỉ bằng chiến lược đăng bài hữu cơ, kết hợp với các thông báo sản phẩm lớn và hoạt động tiếp thị chung, Eco đã tăng gần 600% lượng hiển thị hàng tháng.
Tham gia ngoại tuyến (ví dụ: tham dự hội nghị hoặc sự kiện) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người dùng tham gia sâu hơn thông qua kết nối sâu sắc hơn. Truyền thống, các sự kiện này được đo lường bằng cách thu thập địa chỉ email để mở rộng danh sách gửi thư (ví dụ: quét mã QR của người tham dự). Các công cụ tinh vi hơn bao gồm sử dụng chip NFC gắn vào quà tặng (ví dụ: qua IYK) và tổ chức các hoạt động khuyến khích người dùng nhấn hoặc quét nó. Các nền tảng trực tuyến (như Discord hoặc Towns) cung cấp không gian riêng để tương tác liên tục và xây dựng mối quan hệ, đội ngũ có thể theo dõi số lượng tương tác của người dùng trong một khoảng thời gian (bài viết, like, phản hồi), và phân tích chất lượng cũng như cảm xúc của các tương tác này.
Giữ chân
Tỷ lệ giữ chân trả lời một câu hỏi then chốt: “Ai đang ở lại?” Giữ chân có thể được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm người dùng thực hiện hành vi trên chuỗi sau một khoảng thời gian xác định, hoặc rộng hơn là mức độ hoạt động liên tục của người dùng. Cách tính tỷ lệ giữ chân là lấy số người dùng hiện tại ở cuối một giai đoạn chia cho số người dùng ở đầu giai đoạn đó. Nếu bạn đang đo lường người đăng ký danh sách gửi thư hoặc lượt tải xuống ví, việc theo dõi giữ chân không phải là đăng ký ban đầu, mà là đo lường số người dùng vẫn hoạt động sau một khoảng thời gian. Các chỉ số giữ chân phổ biến bao gồm: người dùng quay lại, hoặc số địa chỉ hoạt động hàng ngày trong một khoảng thời gian.
Trong mã hóa, các chỉ số giữ chân phải tính đến mâu thuẫn giữa hành vi “dài hạn” và “ngắn hạn”, vì có các cơ chế token và hành vi mạnh mẽ liên quan. Ví dụ, sự bùng nổ người dùng farm airdrop khi ra mắt có thể trông giống như tăng trưởng, nhưng khi phần thưởng ngừng lại, nhiều người sẽ rời đi. Đây là lý do tại sao định nghĩa “người dùng lý tưởng” của bạn và đo lường tỷ lệ giữ chân so với nhóm đó là rất quan trọng, chứ không chỉ là tổng số người dùng thô. Đây cũng là lý do tại sao việc đo lường các chỉ số sản phẩm (các chỉ số vốn có của sản phẩm và sự quan tâm tự nhiên đến sản phẩm) rất quan trọng, để tránh nhầm lẫn điều gì hiệu quả và điều gì không, đặc biệt nếu sản phẩm của bạn chưa đạt đến sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Nếu không, bạn có thể nghĩ rằng mình đã tìm thấy sự phù hợp, nhưng thực tế thì chưa; nghĩa là, sự quan tâm thực tế không phải dành cho sản phẩm của bạn, mà là cho phần thưởng.
Tỷ lệ giữ chân tự nhiên thúc đẩy Giá trị vòng đời khách hàng (LTV), vì người dùng ở lại càng lâu, họ càng chi tiêu hoặc giao dịch nhiều hơn. Điều này không chỉ làm tăng LTV của họ mà còn làm cho tỷ lệ LTV:CAC trở nên lý tưởng hơn.
Rời bỏ
Rời bỏ là mặt trái của giữ chân, dùng để đo lường mất bao nhiêu người dùng và khi nào họ rời đi trong vòng đời người dùng. Tỷ lệ rời bỏ được tính bằng cách lấy số người dùng rời bỏ ở cuối một khoảng thời gian chia cho tổng số người dùng ở đầu khoảng thời gian đó, biểu thị bằng phần trăm. Trong mã hóa, một chỉ số thay thế cho rời bỏ (mặc dù không thể ánh xạ hoàn toàn vào chỉ số rời bỏ truyền thống) là tỷ lệ ví không hoạt động sau một khoảng thời gian. Ví dụ: người dùng đăng ký ví qua một làn sóng tiếp thị hoặc chu kỳ, nhưng sau đó không bao giờ sử dụng nữa. Một phần trong số này có thể tham gia lại trong tương lai, nhưng chìa khóa để tính rời bỏ là nhận diện người dùng hoạt động, người dùng tham gia thường xuyên và người dùng quay lại, chứ không phải những “người ngủ đông” chỉ thực hiện một hành động trên chuỗi.
Có một số công cụ có thể giám sát tương tác của người dùng với ứng dụng phi tập trung (dApp) (như Safary), giúp phát hiện các điểm ma sát dẫn đến rời bỏ, ví dụ như phí giao dịch cao, trải nghiệm người dùng phức tạp hoặc cần hoàn thành nhiều bước hướng dẫn. Ví dụ, khi Solana ra mắt điện thoại Seeker, một số người dùng muốn ví được nạp sẵn tiền (tương tự như điện thoại Saga trước đây), để giảm rào cản ban đầu, vì việc phải nạp thủ công để giao dịch có thể làm chậm quá trình áp dụng sản phẩm. Mặc dù Solana đã chuyển sang tổ chức các hoạt động thưởng dApp sau khi người dùng nhận điện thoại, nhưng việc giảm ma sát trong quy trình hướng dẫn vẫn cực kỳ quan trọng.
Để giảm rời bỏ, có thể sử dụng các nền tảng theo dõi phễu và định vị nhóm người dùng, hỗ trợ các hình thức tham gia đặc thù mã hóa (ví dụ: “quản lý quan hệ ví” của Absolute Labs). Các công cụ này cho phép đội ngũ tạo nhóm người dùng tùy chỉnh và thu hút lại họ qua các kênh Web2 và chiến lược bản địa mã hóa (như airdrop định hướng). Ngoài ra, việc gửi tin nhắn trực tiếp đến ví qua các công cụ nhắn tin phi tập trung an toàn (như XMTP) có thể cung cấp lời nhắc kịp thời, cá nhân hóa, khuyến khích người dùng quay lại và tiếp tục tham gia.
Thị phần ví
Một cách khác để theo dõi rời bỏ và giữ chân là quan sát “thị phần ví”: tỷ lệ chi tiêu tổng thể của khách hàng trong một hạng mục mà họ dành cho sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Trong mã hóa, khái niệm này có thể được áp dụng một cách trực quan. Bằng cách phân tích cấu thành của ví, đội ngũ có thể thấy loại tài sản, số lượng và hướng hoạt động mà ví đó nắm giữ. Nếu người dùng ngừng tương tác với giao thức của bạn, dữ liệu trên chuỗi có thể tiết lộ liệu họ có chuyển sang đối thủ cạnh tranh hay không. Tất nhiên, khi các sản phẩm và dịch vụ giao thức trở nên phức tạp hơn, lý do chuyển dịch của người dùng có thể khó xác định hơn. Nhưng nếu bạn thấy hành vi người dùng nghiêng về một đối thủ hoặc sản phẩm khác có tính năng độc đáo, điều đó có thể tiết lộ thông tin quan trọng.
Tương tự, nếu nhiều người nắm giữ token của bạn cũng nắm giữ token của một dự án liên quan, điều này có thể mở ra cơ hội tiếp thị chung——ví dụ: hợp tác tổ chức sự kiện chung với dự án đó, hoặc tặng token của bạn cho người nắm giữ token của họ. Các công cụ phân tích phổ quát như Dune - trung tâm dữ liệu mã hóa - có thể thực hiện phân tích này, trong khi các nền tảng chuyên biệt hơn có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về token cụ thể. Vì hầu hết người dùng có nhiều ví, việc liên kết chúng với một danh tính người dùng cuối cũng rất quan trọng; các công cụ phân tích trên chuỗi (như Nansen) có thể gắn nhãn ví trên nhiều chuỗi, cho phép phân tích thị phần ví chính xác hơn.
Việc đo lường tăng trưởng trong mã hóa không đơn giản là sao chép phương pháp Web2, mà là thích nghi các chiến lược hiệu quả, loại bỏ những chiến lược vô dụng, và xây dựng khung mới dựa trên lợi thế độc đáo của blockchain. Trước sự đa dạng của các sản phẩm mã hóa, từ L1 đến trò chơi, bảng điều khiển tăng trưởng của mỗi đội sẽ khác nhau.
Nhưng dữ liệu không kể toàn bộ câu chuyện. Cuối cùng, các chỉ số định lượng chỉ là một phần câu chuyện: hiểu biết định tính sâu sắc về đối tượng và người dùng của bạn cũng không thể thay thế. Các cuộc trò chuyện trong cộng đồng (dù là thảo luận về dự án hay chỉ đơn giản là meme và bầu không khí), cảm giác năng lượng tại các sự kiện, thậm chí cả trực giác về điều gì hiệu quả và điều gì không, đều đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng chiến lược tăng trưởng. Ở giai đoạn đầu, hành vi của một vài người dùng cốt lõi có thể có giá trị hơn hành vi của những người dùng khác. Những tín hiệu định tính này thường là dấu hiệu sớm nhất về sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Chiến lược tăng trưởng mã hóa tốt nhất là sự cân bằng giữa dữ liệu và trực giác, kết hợp các chiến thuật ngắn hạn để tạo sự hào hứng và chiến lược dài hạn để xây dựng cộng đồng mạnh mẽ hơn.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
a16z
